f1_score如何评判的

f1_score是用来评估二分类或多分类模型性能的指标之一，它综合了模型的精确度和召回率。

精确度（precision）是指模型预测为正例的样本中，真正为正例的样本所占的比例，即预测为正例的样本中有多少是真正的正例。

召回率（recall）是指真正为正例的样本中，模型预测为正例的样本所占的比例，即真正的正例中有多少被模型正确预测为正例。

f1_score是精确度和召回率的调和平均值，公式为：2 * (precision * recall) / (precision + recall)。它的取值范围为0到1，值越大表示模型的性能越好。

在实际应用中，f1_score通常与其他指标一起使用来评估模型的性能，例如准确率、召回率、ROC曲线等。